En robot som utforskar en ok\"{a}nd statisk milj\"{o}, d\"{a}r den inte bara ska lokalisera sig utan ocks\r{a} skapa en karta p\r{a} samma g\r{a}ng, m\r{a}ste hantera det problem som ben\"{a}mns Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). N\"{a}r en GPS-mottagare inte kan anv\"{a}ndas, typiskt i en inomhus-milj\"{o}, brukar laseravst\r{a}ndsm\"{a}tare och kameror andv\"{a}ndas som sensorer. En laseravst\r{a}ndsm\"{a}tare \"{a}r dyr och erbjuder information enbart i 2D. Kameror kr\"{a}ver mycket databehandling eftersom de inte tillhandah\r{a}ller djupinformation. Det har p\r{a} sistone vuxit fram ett stort intresse f\"{o}r behandling av data fr\r{a}n RGB-D kameror, dvs kameror som ut\"{o}ver den vanliga bilden ger djupinformation. Nyligen blev Kinect, utvecklad av Prime Sense och Microsoft, tillg\"{a}nglig. Kinect erbjuder en RGB-D data till ett v\"{a}ldigt attraktivt pris.

I denna rapport studerar vi hur man kan skapa en 3D karta baserad p\r{a} en grafisk model genom att sp\r{a}ra visuella landm\"{a}rken fr\r{a}n tex SIFT/SURF, ber\"{a}kna geometriska transformationer med RANSAC, och applicera icke-linj\"{a}ra optimeringstekniker f\"{o}r att skatta hur sensorn r\"{o}rt sig. Vi visar hur vi kan anv\"{a}nda en vanlig Kinect till detta utan n\r{a}gra andra sensorer p\r{a} roboten som annars ofta \"{a}r fallet. Detta inneb\"{a}r att till\"{a}mpningsomr\r{a}det kan vara bredare \"{a}n robotik.
